计算机视觉领域的AI算法总结——目标检测
计算机视觉领域的AI算法总结——目标检测
引言
计算机视觉是人工智能的重要分支，旨在通过算法让机器"看懂"图像或视频内容。其核心任务包括：
- 图像分类（Image Classification）：识别图像中的主要对象类别
- 目标检测（Object Detection）：定位并识别图像中的多个对象
- 语义分割（Semantic Segmentation）：对每个像素进行分类
- 实例分割（Instance Segmentation）：区分同类对象的不同实例
- 目标跟踪（Object Tracking）：在视频中持续追踪特定目标
- 姿态估计（Pose Estimation）：识别物体的关键点与姿态
其中，目标检测因其在复杂场景中的实用价值，成为工业界落地最广泛的技术之一。本文将重点讨论目标检测算法的发展和总结。
目标检测：工业检测与自动驾驶应用
应用方向聚焦
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工业检测：
- 表面缺陷检测（半导体、纺织品等）
- 精密零件定位与质检
- 生产线产品计数与分类
- 典型挑战：微小目标、类间相似度高、光照变化
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自动驾驶：
- 行人/车辆实时检测
- 交通标志识别
- 可行驶区域划分
- 典型挑战：实时性要求（>30FPS）、多尺度目标、遮挡问题
技术发展轨迹
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传统方法时代（2001-2012）：
基于手工特征（HOG、SIFT）与分类器（SVM）的组合，代表算法：- Viola-Jones（Haar特征+级联分类器）
- DPM（Deformable Parts Model）
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深度学习革命（2012-至今）：
阶段 代表算法 突破点 两阶段检测 R-CNN系列（2014-2017） 区域提案+CNN分类 一阶段检测 YOLO/SSD（2016起） 端到端实时处理 新范式 Transformer检测器（2020+） 全局注意力机制
传统与AI技术的对比
| 维度 | 传统方法 | AI方法 |
|---|---|---|
| 特征提取 | 手工设计 | 自动学习 |
| 泛化能力 | 场景受限 | 跨场景适应性强 |
| 计算效率 | CPU即可运行 | 依赖GPU/TPU |
| 标注需求 | 少量样本 | 需要大量标注数据 |
| 可解释性 | 逻辑清晰 | "黑箱"问题突出 |
关键区别：传统算法依赖先验知识设计特征，而AI方法通过数据驱动自动发现特征表达，但后者需要平衡计算资源与精度。
AI算法总结
里程碑算法发展
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两阶段检测器（精度优先）：
- R-CNN（2014）：首次将CNN引入检测，但存在重复计算
- Fast R-CNN（2015）：ROI Pooling共享计算
- Faster R-CNN（2015）：引入RPN网络，实现端到端训练
- Mask R-CNN（2017）：添加分割分支，多任务学习
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一阶段检测器（速度优先）：
- YOLO系列（2016-2023）：
- v1：网格划分开创实时检测
- v3：多尺度预测+Darknet-53
- v8：Anchor-free+蒸馏学习
- SSD（2016）：多特征层联合检测
- RetinaNet（2017）：提出Focal Loss解决类别不平衡
- YOLO系列（2016-2023）：
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Transformer 注意力：
- DETR（2020）：首个基于Transformer的端到端检测器
- Swin Transformer（2021）：分层注意力机制
- RT-DETR（2023）：实时化改造
现存关键痛点
- 小目标检测：<5px目标召回率低
- 遮挡处理：超过60%重叠时识别失效
- 数据依赖：工业场景标注成本高昂
- 边缘计算：端侧设备的量化部署损耗
未来趋势：
- 多模态融合（RGB+深度/热成像/法向）
- 自监督/半监督学习减少标注依赖
- 神经架构搜索（NAS）优化模型结构
- 基于扩散模型的数据增强